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题名基于模板更新和重检测的长时目标跟踪研究
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作者
徐淑萍
卫浩波
孙洋洋
万亚娟
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机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期2196-2204,共9页
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文摘
为解决长时目标跟踪场景中由于遮挡、超出视野导致的目标频繁丢失与重现的问题,设计了一种基于模板更新和重检测的长时目标跟踪算法(LTUSiam)。首先,在跟踪器SiamRPN的基础上,引入三级级联的门控循环单元对目标状态进行判断,选择合适的时机自适应更新模板信息。其次,提出一种基于模板匹配的重检测算法,使用候选区域提取模块重定位目标位置和大小,使用评价得分序列对目标丢失的情况进行判断,以确定下一帧的跟踪状态。实验结果显示,LTUSiam在LaSOT数据集上的成功率和准确率分别达到了0.566和0.556,在VOT 2018_LT数据集上的F 1值为0.644,表明其在处理目标丢失与重现问题时有更好的鲁棒性,有效地改善了长时跟踪的性能。
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关键词
长时跟踪
孪生网络
模板更新
重检测
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Keywords
long-term tracking
Siamese network
template update
redetection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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